In [3]: numpy.std?
String form: <function std at 0x104222398>
File: /System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/fromnumeric.py
Definition: numpy.std(a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=False)
Docstring:
Compute the standard deviation along the specified axis.
...
ddof : int, optional
Means Delta Degrees of Freedom. The divisor used in calculations
is ``N - ddof``, where ``N`` represents the number of elements.
By default `ddof` is zero.
当你从Matlab进入NumPy时，你可能想把两者的文档放在手边。它们很相似，但往往在一些小而重要的细节上有所不同。基本上，它们计算标准差的方式不同。我强烈建议你检查一下文档中计算标准差的任何东西，不管是袖珍计算器还是编程语言，因为默认值不是（抱歉！）标准化的。 麻木标准：http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.std.html Matlab标准：http://www.mathworks.com/help/matlab/ref/std.html std的Numpy文档有点不透明，恕我直言，特别是考虑到NumPy文档通常相当清晰。The average squared deviation is normally calculated as x.sum() / N, where N = len(x). If, however, ddof is specified, the divisor N - ddof is used instead. In standard statistical practice, ddof=1 provides an unbiased estimator of the variance of the infinite population.（英语中，默认值为pop std dev，设置ddof=1为样本std dev）。 OTOH，Matlab文档清楚地说明了绊倒你的区别： There are two common textbook definitions for the standard deviation s of a data vector X. [equations omitted] n is the number of elements in the sample. The two forms of the equation differ only in n – 1 versus n in the divisor. 因此，默认情况下，Matlab计算样本的标准差（除数N-1，因此要大一些，以补偿这是一个样本的事实），Numpy计算总体的标准差（除数N），使用ddof参数切换到样本标准，或任何其他想要的分母（这超出了我的统计学知识）。 最后，它对这个问题没有帮助，但您可能会发现它在某个时候很有用。Link
3条答案
按热度按时间yyhrrdl81#
这个问题的关键是你需要除以
N（3），而不是N-1（2），正如Iarsmans所指出的，numpy将使用总体方差，而不是样本方差。所以真实的的答案是
sqrt(2/3)，也就是：0.8164965...如果您碰巧尝试故意为自由度使用不同的值（而不是默认值0），请使用带有非0正值的关键字参数
ddof：...但是在 * 此处 * 这样做会重新引入原来的问题，因为numpy将除以
N - ddof。rjzwgtxy2#
在指出这个函数/方法不正确之前，请先阅读帮助页面。这个方法完全按照doc-string的要求执行，即除以3，因为默认情况下
ddof为零。：ql3eal8s3#
当你从Matlab进入NumPy时，你可能想把两者的文档放在手边。它们很相似，但往往在一些小而重要的细节上有所不同。基本上，它们计算标准差的方式不同。我强烈建议你检查一下文档中计算标准差的任何东西，不管是袖珍计算器还是编程语言，因为默认值不是（抱歉！）标准化的。
麻木标准：http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.std.html
Matlab标准：http://www.mathworks.com/help/matlab/ref/std.html
std的Numpy文档有点不透明，恕我直言，特别是考虑到NumPy文档通常相当清晰。The average squared deviation is normally calculated as x.sum() / N, where N = len(x). If, however, ddof is specified, the divisor N - ddof is used instead. In standard statistical practice, ddof=1 provides an unbiased estimator of the variance of the infinite population.（英语中，默认值为pop std dev，设置ddof=1为样本std dev）。OTOH，Matlab文档清楚地说明了绊倒你的区别：
There are two common textbook definitions for the standard deviation s of a data vector X. [equations omitted] n is the number of elements in the sample. The two forms of the equation differ only in n – 1 versus n in the divisor.因此，默认情况下，Matlab计算样本的标准差（除数N-1，因此要大一些，以补偿这是一个样本的事实），Numpy计算总体的标准差（除数N），使用
ddof参数切换到样本标准，或任何其他想要的分母（这超出了我的统计学知识）。最后，它对这个问题没有帮助，但您可能会发现它在某个时候很有用。Link